統計:ノンパラメトリック検定:マンホイットニー検定
Mann-Whitney検定を実行します
これはOrigin Proのみの機能です。
1. mwtest type:=1 irng:=(1,2) 2. mwtest irng:=(1,2) tail:=upper; 3. mwtest irng:=(1,2) tail:=lower rt:=<new MW>
スクリプトからXファンクションにアクセスする場合、追加のオプションスイッチについてのページを参照してください。
入力
int
オプションリスト:
Range
string
double
出力
ReportTree
mwtest irng:=(1,2)
mwtest irng:=(1,3) tail:=2 rt:=<new name:=MW>
/* このサンプルは正規性が疑わしい場合に2つの母集団の分布が同じであるかどうかをテストする方法を示すために使われます。 OriginPath\Samples\Statisticsフォルダのサンプルデータを使用します。 1.サンプルデータをOriginのブックにインポート 2. mwtest XFを使用して、U統計量とp値を計算 3. 結果を新しいシートに入れます*/ /*サンプルデータを新しいブックにインポートします*/ String fname$=system.path.program$+"Samples\Statistics\mw-test.dat"; newbook; impASC; string bkn$=%H; /*Xファンクション mwtest を使ってU統計量とp値を計算します*/ mwtest irng:=[bkn$]1!(col(1),col(2)) rt:=<new name:="Manny-Whitney">; /*新しいシートにマンホイットニー検定の結果を保存します*/ newsheet book:=bkn$ name:="Result" label:="MW_U|Zstat|Sig"; range MW_U=[bkn$]Result!col(1); range Zstat=[bkn$]Result!col(2); range Sig=[bkn$]Result!col(3); getresults iw:=[bkn$]2 tr:=mytree; MW_U[1]=mytree.stats.stats.c1; Zstat[1]=mytree.stats.stats.c2; Sig[1]=mytree.stats.stats.c3;
詳細は、ユーザガイドをご覧下さい。
kstest2, ttest2